朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括
A: 定问题：确定为分类（类标签已知）问题
B: 算概率：计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
C: 比大小：计算后验概率，归入最大后验概率类
A: 定问题：确定为分类（类标签已知）问题
B: 算概率：计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
C: 比大小：计算后验概率，归入最大后验概率类
A
举一反三
- 以贝叶斯/概率公式和特征条件独立假设为基础的朴素贝叶斯分类器，正确的说法包括（ ）。 A: 是一种概率分类器 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 所谓“朴素”假设，即是简单样本的假设 D: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设
- 关于朴素贝叶斯分类器，正确的有_______。 A: 是一种概率分类器 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 所谓“朴素”假设，即是样本独立同分布的假设 D: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设
- 关于朴素贝叶斯分类器，正确的有（ ） A: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 是一种概率分类器 D: 所谓“朴素”假设，即是样本独立同分布的假设
- 使用朴素贝叶斯算法进行分类时，分别计算未知样本属于每个已知类的概率，然后选择其中概率最大的类作为分类结果。
- 下面有关朴素贝叶斯算法的认识错误的是？ A: 与决策树算法不同，朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。 B: 朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。 C: 朴素贝叶斯模型需要先确定特征，并根据样本计算相关的先验概率，再计算特征条件下的分类变量的后验概率。 D: 朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。
内容
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下面有关贝叶斯分类算法的认识错误的是() A: 贝叶斯分类算法是用贝叶斯公式计算样本属于各种类别的后验概率,以后验概率最大的为预测类别 B: 贝叶斯分类算法要求样本的特征必须是离散特征 C: 贝叶斯分类算法先根据训练样本计算相关的先验概率, 再计算待预测样本特征条件下的分类的后验概率 D: 贝叶斯分类算法可用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景
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请谈谈你对贝叶斯算法中先验概率、后验概率、条件概率的理解，以及怎么利用后验概率计算条件概率（可用公式表达）？
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使用先验概率和后验概率的分类算法是（）？ A: 决策树 B: 朴素贝叶斯 C: 支持向量机SVM D: BP神经网络
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有关朴素贝叶斯分类器的说法正确的是？ A: 朴素贝叶斯分类器的变量必须是非连续性变量。 B: 朴素贝叶斯模型分类时需要计算属于各种类别的概率，取其中概率最大的类别最为分类预测值。 C: 朴素贝叶斯模型中的特征和类别变量之间也要相互独立。 D: 朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
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朴素贝叶斯方法假设各变量间相互独立，因此在计算后验概率时可以将各变量的条件概率相加